Костыль
Медиа завтрашнего дня. Об инновациях и ИИ, о новых трендах и инфлюенсерах. О том, что нельзя пропускать. Реклама: @WeSell_Igor Реестр РКН: https://clck.ru/3RtbDJ Наш бот - @ChatGPT_OpenAlbot Сотрудничаем - @swaymedia, @Spiral_Yuri
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Костыль
Канал Костыль (@kostylofficial) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 1 370 863 підписників, посідаючи 55 місце в категорії Технології та додатки та 96 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 1 370 863 підписників.
За останніми даними від 06 липня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -95 876, а за останні 24 години на -3 282, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 3.59%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 2.50% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 49 254 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 34 227 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 509.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як костыль, прокси, telega, минцифры, обход.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“Медиа завтрашнего дня. Об инновациях и ИИ, о новых трендах и инфлюенсерах. О том, что нельзя пропускать.
Реклама: @WeSell_Igor
Реестр РКН: https://clck.ru/3RtbDJ
Наш бот - @ChatGPT_OpenAlbot
Сотрудничаем - @swaymedia, @Spiral_Yuri”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 07 липня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Технології та додатки.
Restore and enhance an old damaged photo. Remove scratches, stains, and noise. Reconstruct faded or torn areas while preserving original details. Slightly sharpen the image for better clarity, but keep it realistic. Apply natural and era-appropriate colors to skin, hair, and clothing. Use a soft, balanced background color without being too striking. The final result should look like an old photo that has been realistically restored and colorized, while respecting its original appearance.
Тестим бесплатно в ProstoGPT 🤑
Костыль | ПодписатьсяСегодня мы выкладываем в open source GigaChat 3.5 Ultra — новую 432B-модель под MIT-лицензией. Это первый в open source гибрид GatedDeltaNet и MLA, доведённый до сотен миллиардов параметров, — с собственным рецептом обучения, который мы собирали больше чем в 1500 экспериментах. Модель выросла в коде, математике, агентных сценариях и на аренах — и при этом стала на 40% меньше, чем GigaChat 3.1 Ultra.Что внутри: 🔘Собственная гибридная архитектура MLA + GatedDeltaNet с придуманной нами уникальной стабилизирующей обвязкой, без которой такой гибрид на этом масштабе просто не обучается; 🔘Gated Attention — модель может локально приглушать слишком сильный сигнал из attention-слоя; 🔘GatedNorm — нормализация с явным гейтом для управления масштабом сигнала между признаками. Модернизация этого слоя позволила нам стабильно обучать модели с большим количеством параметров. 🔘Линейный слой требует в 4 раза меньше KV-кеша на токен, в ту же память позволяет поместить в 2,14 раза больше контекста, throughput под нагрузкой растет на +20%; 🔘Две MTP-головы и ускорение генерации до 2,2 раза; 🔘FP8 на всех этапах обучения без потери качества относительно bf16 — свои Triton- и CUDA-ядра; 🔘Новый этап online RL после SFT и DPO. Результаты: 🔘GigaChat-3.5-Ultra-Base обходит DeepSeek V3.2 Exp Base и DeepSeek V4 Flash Base в среднем по нашему набору general-, math- и code-бенчмарков (полные таблицы — в статье); 🔘GigaChat-3.5-Ultra-Instant сравним с DeepSeek V3.2 по среднему скору, будучи в полтора раза меньше; 🔘По LLM-судье MiniMax-M2.7 средний win-rate против GigaChat 3.1 Ultra — 75,9%, а против GPT-5 — 68.7%.
Весь стек — данные (своя LLM-фильтрация Common Crawl, 600+ языков программирования в коде), архитектура, рецепт обучения, инфраструктура — сделан нами end-to-end.🤖 Подробности, включая детали реализации гейтов и рецепт стабилизации, — в статье на Habr. ➡️HuggingFace | GitVerse
• платить можно помесячно от 499 ₽, не нужно покупать сразу на год, первый месяц так вообще за 1 ₽ • оформляешь без головной боли • выплата в среднем за 48 часовА если захочешь оформить на год — датчики протечки умного дома всего за 1 ₽, чтобы узнать о проблеме раньше соседа. В жизни и так хватает сложностей. Пусть хотя бы страховка будет простой 😏 Оформляйте в приложении Яндекс Go.
• зайти в аккаунт AI Studio; • нажать «Create API Key»; • настроить квоты на генерацию.На выбор доступны Gemini 2.5 Flash, Gemini 2.5 Flash-Lite и Gemini 2.5 Pro. Забираем халяву, пока не прикрыли — здесь 🏃♂️ Костыль | Подписаться
Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
